基于认知模型的叙事文本连贯摘要生成

认知模型在连贯叙事总结中的应用是当前研究领域的热点。这篇发表于《计算机语音与语言》(Computer Speech and Language)第35卷（2016年）134-160页的研究论文，由Renxian Zhang等人合作完成，主要关注如何从人类认知的角度出发，提升叙事文本摘要的连贯性。他们认识到，对于阅读者来说，信息的连贯性与信息量一样重要，甚至最终的评价标准也是基于人类的理解。 作者们提出了一种方法，即通过开发一个认知模型来生成更具有逻辑和一致性的人工智能摘要。他们模拟人类长期记忆的工作原理，构建了一个基于语义的网络。在这个网络中，文本中的关键概念和事件被组织成一个相互关联的结构，这有助于捕捉文本的内在联系和时间线。这个模型考虑了故事的发展顺序、角色关系以及事件之间的因果关系，以确保生成的摘要能够顺畅地讲述一个完整的故事。 首先，他们收集并分析文本数据，识别出主题、子主题和重要的事件节点。然后，通过构建语义网络，他们为每个事件或主题分配一个意义空间，并计算它们之间的相似性和关联度。接下来，利用图论和序列模型，他们确定最符合叙事流程的路径，以此生成连贯的摘要。这个过程模拟了人们在阅读时的记忆策略，即对文本内容进行组织和检索，以便形成一个连贯的思维线索。 论文进一步探讨了模型的训练和评估方法，包括使用大规模文本数据集进行模型训练，以及设计评测指标来衡量生成的摘要在人类判断下的连贯性和有效性。实验结果表明，该认知模型在生成连贯叙事摘要方面表现出色，超越了传统的基于统计或规则的方法，为理解和生成复杂的叙事文本提供了新的视角。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种新颖的认知驱动方法，旨在提高自动叙事文本摘要的连贯性，这对于理解和处理新闻报道、小说、历史叙述等类型的文本尤其有价值。随着自然语言处理技术的发展，这种方法有可能成为未来文本摘要生成的重要基石。